Sistemas de análise preditiva são cada vez mais utilizados em instituições de ensino para prever comportamentos como evasão ou faltas. Esses modelos utilizam atributos históricos e contextuais para estimar a probabilidade de um aluno faltar a uma aula, com base em dados anteriores.
Uma das premissas centrais desses modelos é a identificação de padrões recorrentes, ou seja, o histórico de comportamento tende a se repetir. A combinação de fatores ambientais (como clima) com fatores comportamentais (como histórico de faltas) permite ao sistema tomar decisões mais precisas.
Você está desenvolvendo um modelo de previsão de faltas de alunos, com os seguintes atributos:
Distância da casa até a faculdade (curta, média, longa)
Clima do dia (ensolarado, chuvoso)
Histórico de faltas (baixo, médio, alto)
Fonte: COSTA, J. L. da. Reconhecimento de Padrões. Florianópolis: UniCesumar, 2024.
Com base no texto apresentado, qual desses atributos provavelmente tem mais peso na previsão de faltas e por quê?
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